中国城市绿地建设规模影响因素研究

四川大学公共管理学院 晋文然

一、引言

生态环境保护是我国重要的战略选择和经济社会发展的必然趋势，2020年习近平总书记在第七十五届联合国大会上提出我国的“碳达峰、碳中和”目标，体现了我国治理生态环境的决心和态度。城市是人们生活的重要地理单元，城市绿地具有很大的生态、经济和社会效益。城市绿地具有降低气温、增加湿度、降尘除菌、固碳释氧、降低噪音等多方面的生态功能[1]，并且可以在一定程度上降低PM10和PM2.5的浓度[2]，净化空气质量。由此可见，城市绿地的建设不仅是响应国家生态环境建设的重要举措，同时也是巩固和发展地方生态，改善生活质量的必然选择。但我国如今建成区绿化的数量和质量都有待提升，绿地覆盖面积小，并且具有明显的区域差异，整体上还没有形成一种绿地建设的协同效应。从物品属性的角度来看，城市绿地作为一种准公共物品，具有明显的正外部性，从而缩减城市绿地的建设规模。

基于城市绿地在生态文明城市建设中的重要作用以及当前绿地建设过程中存在的矛盾与困境，本文试图从不同的角度深入分析城市绿地建设规模的影响因素，并据此提出我国绿地建设的政策建议。

二、城市绿地建设规模影响因素的相关研究

城市绿地建设是一项与自然环境、城市特征、地区经济实力、环保行为及观念都有重大关联的建设项目，根据已有研究，其受到多重因素的共同影响。

绿地建设在一定程度上会受到自然条件的限制和推动。地形地貌对于城市绿地建设规模有重要影响，比如四川处于我国第二、三级阶梯的中部和西部，其地形特征主要为山地和高原，绿地建设难度相对较大，因此我国城市绿化水平自东向西大致呈阶梯状分布[3]。

城市特征对绿地建设的影响主要表现在人口规模和城市规模两个方面。研究表明，人口规模对于城市绿地的影响存在不同的作用机制。一是挤出效应。随着城市人口增加，大部分土地面积被用作住房供给，制约城市绿地供给，从而使城市绿地规模缩减[4]。Richards等学者的研究结果也表明人口密度较高的城市，人均绿地较少[5]。二是需求效应。既有研究得出，建成区绿化覆盖面积随着人口数量上升而上升[6]，人口分布集中区域以及城市功能健全的地区会比人口稀少、城市功能单一的区域绿化覆盖面积大。城市规模是绿地建设规模的限制条件，城市用地规模扩张程度也决定了可用于城市绿地建设的现状水平和潜力，并且构成了外部约束边界[4]。

城市的社会经济发展水平与绿地建设间存在相互影响。研究表明，城市绿地水平的提高能够推动城市经济发展，而经济发展能够拉动城市绿地建设[7]。随着经济发展水平的提高，公众对于优质生活环境的需求逐渐增强，政府出于经济实力的增强以及可持续发展的考量，对绿地建设的财政支持力度也相应提高。同时，也有学者发现经济发展水平对城市绿地建设的影响并不是呈线性变化的。刘志强等学者发现，建成区绿化覆盖率与城镇化率间存在倒“U”型曲线关系，城镇化发展的初期阶段，绿化覆盖率会随之提高，达到转折点后，随着城镇化率继续升高，绿化覆盖率会随之下降[8]。Chen等学者认为二者之间遵循N形EKC，即城市绿地建设水平呈现一种先上升、再下降、再回升的形态[9]。

环保行为能够反映一座城市对于环境保护的重视程度，所采取的环保措施越多、执行效果越好，越有可能在绿地建设方面表现较好。环保观念能够反映城市的发展理念，韩旭等学者通过引入园林城市区位熵概念后得知，发展理念也是城市绿化水平区域差异的重要原因[3]。

基于以上研究，本文拟对影响城市绿地建设的自然、经济、技术、观念等方面的因素进行分析，试图寻找出各方面因素对于城市绿地建设的影响，并据此提出有关城市绿地建设的政策建议。

三、中国城市绿地建设规模影响因素分析

（一）数据来源及变量说明

本文使用SPSS23.0软件进行分析，所用数据均来源于《中国城市统计年鉴2019》，选取297个地级市及以上城市作为本文的研究对象，排除因变量数据缺失的城市，本文共有283个有效样本。

本文选取市辖区绿地面积作为衡量城市绿地建设规模的因变量。根据已有研究，本文将影响城市绿地建设规模的自变量划分为四大类，即城市特征因素、经济状况因素、环保行为及观念因素、科技水平因素。表1列出了变量类别及具体变量信息。

表1 变量选取

（二）因子分析

本文对所选取的11个自变量进行相关性分析，结果发现大部分自变量的相关系数在0.3以上，少部分在0.7以上，因而可以采用因子分析法，提取出相互独立的综合因子，以解释对城市绿地面积的影响。

本文通过KMO和Bartlett’s球型检验判断数据是否适宜进行因子分析。结果显示，KMO的值为0.868，该数值贴近1，说明变量间的相关性较强，Bartlett’s球型检验中Sig＜0.05，拒绝原假设，说明此数据适宜进行因子分析（见表2）。

表2 KMO和Bartlett’s球型检验

本文选择最大方差旋转方法，提取特征根大于1所对应的公共因子，累计方差贡献率如表3所示，成分1、成分2、成分3的因子的方差贡献率分别为55.996%、12.103%、10.132%，这三个因子的累积方差贡献率为78.231%，因此为了实现降维的作用，共提取出3个公因子。

表3 总方差解释

从旋转后的成分矩阵（表4）中可得，在成分1中，系数较高的变量为市辖区年末户籍人口（X1）、市辖区建成区面积（X2）、市辖区人均地区生产总值（X3）、市辖区社会消费品零售总额（X5）、市辖区科学技术预算支出（X6）、专利授权数（X7）、市辖区全年公共汽车客运总量（X8）、市辖区水利、环境和公共设施管理业从业人员（X9），可将其归结为社会发展因子。在成分2中，系数较高的变量为污水处理厂集中处理率（X10）、生活垃圾无害化处理率（X11），可将其归结为环保措施因子。在成分3中，系数较高的变量为市辖区第三产业占GDP的比重（X4），可将其归结为产业结构因子。

表4 旋转后的成分矩阵

据此，本文提出以下假设：

假设1：社会发展状况与城市绿地面积正相关，社会发展越好，城市绿地面积越大。

假设2：环保措施与城市绿地面积显著相关，城市采取的环保措施越全面，城市绿地面积越大。

假设3：产业结构与城市绿地面积显著相关，第三产业比重越大，城市绿地面积越大。

（三）回归分析

基于以上假设及因子分析结果，进行OLS回归分析。回归结果显示，该模型调整后的R2为0.813，具有较好的拟合度。在方差分析的F检验中，P＜0.05，说明该模型具有整体有效性。由回归系数表（表5）可知，所有的回归系数在5%的水平上是显著的，且所有解释变量系数方向均为正，说明社会发展状况、城市已有环保措施、产业结构三个因子都会显著影响城市绿地面积的大小，研究假设均得到验证。

表5 回归系数

四、结论与建议

本文采用因子分析、多元回归分析实证方法，提取了社会发展因子、环保措施因子、产业结构因子，分析了上述因子对城市绿地建设规模的影响。结果表明，三者都对城市绿地面积具有正向影响，社会发展状况越好、已采取的环保措施越完善、第三产业比重越大，城市的绿地面积越大。社会发展因子作为绿地建设的物质基础和现实推动力，在很大程度上影响着城市绿地建设决策。城市绿地建设是一项高成本的任务，需要足够的经济支撑，绿地建设才能顺利进行。环保措施因子从侧面反映了地方政府对于城市生态环境的重视程度，城市绿地具有多重生态功能，一座重视生态保护的城市更有可能采取其他有效的环保措施建设城市生态文明，从而促进绿地面积不断提高。产业结构决定了城市发展的基本方向，可以选择“污染型”和“环保型”两条不同的道路，若一座城市选择“环保型”道路，将会对城市生态建设产生影响，城市绿地面积会不断扩大。基于影响城市绿地建设规模的多重因素，本文尝试提出以下政策建议，促进城市生态环境的持续发展。

首先，地方要树立环保发展理念。经济和环境之间并非一种“零和博弈”，经济发展能够为环境建设提供资金，环境改善也能吸引投资、改善经济结构；其次，地方要加大生态性投资。生态性投资所秉承的原则是从源头对污染进行控制，是一种事前预防的思路，而非事后的被动控制。因此，地方要在经济发展和环境保护之间寻找一种最优的协调方式，促进城市获得经济和生态的共赢；最后，地方要加快产业结构调整。对第二产业中的大型污染型企业进行管制和监督，淘汰落后的工业技术，控制污染，加强生态环境保护。

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城市绿地是指以自然植被和人工植被为主要存在形态的城市用地。

它包含两个层次的内容：一是城市建设用地范围内用于绿化的土地；二是城市建设用地之外，对城市生态、景观和居民休闲生活具有积极作用、绿化环境较好的区域。

狭义的城市绿地是指城市中面积较小，设施较少，人工种植花草树木形成的绿色空间；广义的城市绿地是指城市规划区范围内的各种绿地，是城市规划区内被植被覆盖的土地、空旷地和水体的总称。